Przetwarzanie sygnału mowy

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Przetwarzanie sygnału mowy"

Transkrypt

1 Przetwarzanie sygnału mowy Dr. Gražina Korvel Vilnius University Institute of Mathematics and Informatics Akademijos str. 4 Vilnius, Lithuania grazina.korvel@mii.vu.lt

2 Uniwersytet Wileński Państwowy uniwersytet w Wilnie, założony w 1579 przez króla Polski Stefana Batorego. Jest największą uczelnią w Litwie. Dziedziniec Macieja Kazimierza Sarbiewskiego Wielki Dziedziniec Uniwersytetu Wileńskiego i Kościół św. Jana Chrzciciela i św. Jana Ewangelisty

3 Plan wykładu Wytwarzanie sygnału mowy Techniki przetwarzania sygnału mowy Synteza mowy Rozpoznawanie mowy Rozpoznawanie mówcy

4 Wytwarzanie sygnału mowy APARAT ARTYKULACYJNY Składa się z narządów, które modyfikują strumień powietrza. Na styku jamy gardłowej, ustnej i nosowej powstają głoski ustne i nosowe. Położenie języka w jamie ustnej decyduje o wytwarzaniu głosek twardych i miękkich. W artykulacji biorą też udział wargi, zęby, dziąsła, podniebienie twarde. APARAT FONACYJNY Przy udziale krtani powstają głoski dźwięczne i bezdźwięczne, a położenie wiązadeł głosowych decyduje o ich dźwięczności jama nosowa podniebienie jama ustna jama gardłowa nagłośnia krtań przełyk tchawica APARAT ODDECHOWY Dostarczają energię, generującą falę dźwiękową

5 Międzynarodowy alfabet fonetyczny (angl. International Phonetic Alphabet) Samogłoski Jest to standardowy zapis fonetyczny dla wszystkich języków świata. Alfabet IPA przyjęty w 1886 roku przez Międzynarodowe Towarzystwo Fonetyczne. Najnowsza wersja alfabetu opublikowana w roku 2005 roku.

6 Międzynarodowy alfabet fonetyczny Dwuwargowe (Bilabial) Wargowozębowe (Labiodental) Zębowe (Dental) Dziąsłowe (Alveolar) Zadziąsłowe (Postalveolar) Retrofleksyjne (Retroflex) Podniebienne (Palatal) Miękkopodniebienne (Velar) Języczkowe (Uvular) Gardłowe (Pharyngeal) Krtaniowe (Glottal) Spółgłoski Zwarto-wybuchowe (Plosive) p b t d ʈɖ c ɟ k ɡ q ɢ ʔ Nosowe (Nasal) m ɱ n ɳ ɲ ŋ ɴ Drżące (Trill) ʙ r ʀ Uderzeniowe (Tap or Flap) ɾ ɽ Szczelinowe (Fricative) ɸ β f v θ ð s z ʃʒ ʂʐ ç ʝ x ɣ χ ʁ ħ ʕ h ɦ Boczne szczelinowe (Lateral fricative) Aproksymanty (Approximant) Boczne aproksymanty (Lateral approximant) ɬɮ ʋ ɹ ɻ j ɰ l ɭ ʎ ʟ

7 Podział według miejsca artykulacji Podniebienne Zadziąsłowe Miękko-podniebienne Dziąsłowe Dwuwargowe Zębowe Wargowo -zębowe Spółgłoski IPA Przykłady Dwuwargowe p, p' b, b' m, m' póvas, petelìškė brolis, labiáu ãmatas, smẽgenys Wargowo-zębowe f, f' fãbrikas, figūrá Zębowe Dziąsłowe Zadziąsłowe t, t' d, d' s, s' z, z n, n' l, l' ʃ, ʃ ' ʒ, ʒ r, r' Podniebienne j áidas Miękkopodniebienne k, k' g, g' x, x' ɣ, ɣ' tãkas, šaltẽkšnis dárbas, liūdesỹs sáulė, vaĩsius zýlė, zirzė ti nãmas, nèšti válsas, valia šaka, šiáudas žvãkė, žiógas rãtas, kriáušė kãtinas, kiaũlė gañdras, gérvė chòras, chèmija harmònija, hiacìntas

8 Podział według sposobu artykulacji Spółgłoski IPA Przykłady Spółgłoski zwarto-wybuchowe Zwarcie w jamie ustnej zakańcza się wybuchem Spółgłoski nosowe: W jamie ustnej powstaje zwarcie, natomiast w jamie nosowej następuje przepływ powietrza. Spółgłoski drżące: między językiem a dziąsłami powstaje zwarcie, przez które w przechodzi powietrze Spółgłoski boczne aproksymanty: język zwiera się z zębami. Powietrze przechodzi przez boczną powierzchnią języka a zębami. Spółgłoski szczelinowe Powstaje nieduża szczelina, przez którą dostarcza się powietrze. Zwarto-wybuchowe nosowe p, p' b, b' t, t' d, d' k, k' g, g' m, m' n, n' póvas, petelìškė brolis, labiáu tãkas, šaltẽkšnis dárbas, liūdesỹs kãtinas, kiaũlė gañdras, gérvė matas, smẽgenys nãmas, nèšti drżące r, r' rãtas, kriáušė boczne aproksymanty l, l' válsas, valia Szczelinowe f, f' s, s' z, z' ʃ, ʃ ' ʒ, ʒ' x, x' ɣ, ɣ' fãbrikas, figūrá sáulė, vaĩsius zýlė, zirzė ti šaka, šiáudas žvãkė, žiógas chòras, chèmija harmònija, hiacìntas

9 Techniki przetwarzania sygnału mowy Rozpoznawanie mowy Rozpoznawanie mówcy Synteza mowy Poprawa jakości sygnału Kodowanie mowy

10 Historia syntezy mowy 1773 r. pierwsze badania nad syntezą mowy (profesor Ch.G. Kratzenstein, Kopenhaga) 1846 r. Joseph Faber zaprezentował urządzenie nazwane jako "Euphonia", które generowało nie tylko mowę ludzką, ale także śpiew r. pierwszy elektryczny syntezator mowy wykonany przez Homera Dudley'a ("VODER ) Pierwszy mechaniczny syntezator (von Kempelen, 1791)

11 Zmiana tekstu na sygnał akustyczny Podstawowe cele: Zrozumiałość wypowiedzi Naturalny dźwięk Synteza mowy (ang. Text-To-Speech) TEKST Przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing) Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (ang. Digital Signal Processing) PRZEMÓWIENIE 1) Analiza tekstu 2) Kształtowanie prozodii 3) Synteza mowy

12 Przetwarzanie języka naturalnego Analiza tekstu Tekst Normalizacja tekstu Analiza morfologiczna Cel analizy: Przekształcenie tekstu na zapis fonetyczny Analiza kontekstowa Analiza prozodyjna Utworzenie transkrypcji Tekst z transkrypcją

13 Normalizacja tekstu Zamiana znaków nieliterowych i skrótów na ciąg fonemów. Proces normalizacji obejmuje: zmianę liter na małe lub wielkie rozwinięcie skrótów, akronimów usunięcie znaków interpunkcyjnych i diaktrycznych Przykłady: 10 $-> dziesięć dolarów rys. 6. -> rysunek szósty

14 Analiza morfologiczna tekstu Przydzielenie formy podstawowej i wartości cech gramatycznych dla każdego ze słów. Przykłady: szafy domem mówiła szafa, l. poj., dopełniacz l. mnoga, mianownik dom, l. poj., narzędnik mówić, czas przeszły, 3osoba l. poj., rodzaj żeński

15 Analiza kontekstowa Zadaniem analizatora kontekstowego jest ograniczenie znaczenia poszczególnych słów. W tym celu badane są części mowy słów znajdujących się w sąsiedztwie. Analiza kontekstowa obejmuje Analizę syntaktyczną (rozpoznanie fraz i ich powiązań składniowych ) Analizę semantyczną (rozpoznanie obiektów, relacji między nimi) Analizę pragmatyczną (interpretacja wypowiedzi w konkretnym kontekście, związki logiczne) Na danym etapie analizy stosowane są Metody n-gramów Modele Markowa Sieci neuronowe

16 Analiza prozodyjna Analizowane są brzmieniowe właściwości mowy nakładające się na głoskowy, sylabiczny i wyrazowy ciąg wypowiedzi. Prozodie odzwierciedlają: Osobiste cechy mówcy Stan emocjonalny mówcy Cechy wypowiedzi (ironiczny lub sarkastyczny) Nacisk, kontrast i ostrość

17 Kształtowanie prozodii Kształtowanie prozodii jest niezbędnym procesem dla każdego systemu mowy. Bez zaprogramowania cech emocjonalnych synteza brzmi sztucznie (jak głos robota ) P R O Z O D I A AKCENT Wyróżnienie pewnych sylab w wyrazach INTONACJA Wyróżnienie pewnych wyrazów i zdań Podwyższenie lub obniżenie tonu Zwiększenie lub zmniejszenie intensywności amplitudy Wydłużenie lub skrócenie czasu trwania głoski/wyrazu

18 Rodzaje syntezy mowy Metoda formantowa Odwzorowanie widma sygnału mowy Metoda artykulacyjna Fizyczne odwzorowanie mechanizmów wytwarzania mowy Metoda konkatenacyjna Wykorzystanie nagranych próbek sygnału mowy

19 Konkatenacyjna synteza mody Baza segmentów Łączenie wypowiedzi z mniejszych jednostek nagranych przez lektora Wykorzystywane jednostki: fonem (głoska) difony trifony sylaby całe wyrazy Tekst syntezowany Jest to najczęściej spotykana metoda syntezy.

20 Formantowa synteza mowy Modelowanie traktu głosowego jako połączenie rezonatorów filtrów elektrycznych lub cyfrowych. Podejście to ma w założeniu odwzorować formantowy charakter sygnału mowy. Formant - skupisko energii w widmie sygnału mowy. Od rozmieszczenia formantów zależy zrozumiałość mowy.

21 Artykulacyjna synteza mowy Zakłada się, że głos powstaje w trakcie głosowym (układ filtrów - rezonatorów o zmiennych parametrach) za pomocą sygnału pobudzającego Sygnał pobudzający - struny głosowe (oddziaływanie strumienia powietrza i fałd głosowych lub szumu białego) Najczęściej używa się kodowania predykcyjnego (Linear Predictive Coding). 1. Obliczanie charakterystyki traktu głosowego Analiza LPC 2. Odwzorowanie charakterystyki traktu głosowego za pomocą modelu matematycznego. Generator tonu Generator szumu 1 1

22 Zastosowania syntezy mowy Urządzenia dla osób niewidomych Mówiące telefony, komputery, planszety Słowniki językowe Udźwiękowianie stron internetowych, aplikacji, gier edukacyjnych Odczyt poczty elektronicznej

23 Historia rozpoznawania mowy 1937 r. Stevens i Newman zdefiniowali melową skalę częstotliwości 1952 r. Naukowcy z Bell Labs wynaleźli system rozpoznawania cyfr izolowanych r. Cooley i Tukey opracowali algorytm szybkiej transformacji Fouriera. Zabawka Radio Rex powstała w 1920 roku

24 Rozpoznawanie mowy Rozpoznawanie Rozpoznawanie mowy Identyfikacja języka Rozpoznawanie mówcy Rozpoznawanie mowy ciągłej Rozpoznawanie izolowanych wyrazów Identyfikacja mówcy Weryfikacja mówcy System może być zależny i niezależny od mówcy

25 Wielkość słownika Słownik Mały Średni Duży Ilość wyrazów wyrazów wyrazów ponad 1000 wyrazów Obecnie system jest w stanie rozpoznać 50 tysięcy słów

26 Rozpoznawanie mowy Modele akustyczne YΙ Słownik Ekstrakcja parametrów Dekodowanie MFCC LPC,,, max ΙY HMM Tekst Twierdzenie Bayesa: ΙY YΙ Modele językowe (n-gramy)

27 Dekodowanie sygnału za pomocą ukrytych modeli Markowa Stany ang. Hidden Markov Models (HMM) Obliczenie prawdopodobieństwa YΙ sprowadza się do obliczenia sumarycznego prawdopodobieństwa (zdarzeń i przejść). W ukrytym modelu Markowa stan nie jest widoczny, jednak wyjście zależne od niego jest znane. Obserwacje Do odkrywania ukrytej sekwencji stanów modelu HMM stosuje się algorytmem Viterbiego 8/8a/HiddenMarkovModel.svg

28 Ekstrakcja parametrów - metody cepstralne ang. Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) Cepstrum - to transformata Fouriera logarytmu widma ln. Skala cepstrum odpowiada dziedzinie czasu Współczynniki cepstralne niosą informacje o trakcie głosowym i o tonie krtaniowym Skala melowa, określająca subiektywny odbiór wysokości dźwięku przez ludzkie ucho względem skali w hercach = Podział sygnału na ramki Zastosowanie okna Hamminga na każdej z ramek Transformata Fouriera na każdej z ramek Filtracja danych bankiem filtrów i obliczenie logarytmu energii Transformata kosinusowa, której wynikiem są współczynniki cepstralne

29 Ekstrakcja parametrów - metody predykcyjne ang. Linear Predictive Coding (LPC) Odwzorowuje rezonansową strukturę traktu głosowego Generator tonu Generator szumu 1 1 Sygnał mowy -odpowiedź filtru na pobudzenie Filtr - rezonansowa charakterystyka traktu głosowego Pobudzenie -sygnał tonu krtaniowego

30 Rozpoznawanie mówcy Weryfikacja mówcy Potwierdzenie deklarowanej przez mówcę tożsamości mówca współpracuje treść wypowiedzi znana sprawdzenie jednego wzorca Identyfikacja mówcy Wyznaczenie, który z mówców się wypowiada mówca może nie współpracować treść wypowiedzi nieznana obowiązkowe jest sprawdzenie wielu wzorców Możliwe błędy podczas weryfikacji: odrzucenie uprawnionego mówcy zaakceptowanie nieuprawnionego mówcy Możliwe błędy podczas identyfikacji: błędna identyfikacja mówcy

31 Zastosowania rozpoznawania mowy Programy i urządzenia przeznaczone dla osób niepełnosprawnych Sterowanie urządzeniami za pomocą głosu, np. telefonu komórkowego, komputera, inteligentnego domu, urządzeń samochodowych Nawigacja stroną internetową Gry edukacyjne Rozpoznawanie osób Pisanie tekstu Aplikacje multimedialne Zabawki dla dzieci Robotyka

32 Podsumowanie Tematyka komputerowego przetwarzania sygnału mowy obejmuje niżej wymienione dziedziny: Cyfrowe przetwarzanie sygnału Przetwarzanie języka naturalnego Podstawy akustyki Informatykę i matematykę

33 Dziękuję za uwagę

Synteza mowy. opracowanie: mgr inż. Kuba Łopatka

Synteza mowy. opracowanie: mgr inż. Kuba Łopatka Synteza mowy opracowanie: mgr inż. Kuba Łopatka Synteza mowy (ang. TTS - Text-To-Speech ) zamiana tekstu w formie pisanej na sygnał akustyczny, którego brzmienie naśladuje brzmienie ludzkiej mowy. Podstawowe

Bardziej szczegółowo

TEORIA WYTWARZANIA DŹWIĘKÓW

TEORIA WYTWARZANIA DŹWIĘKÓW 1 TEORIA WYTWARZANIA DŹWIĘKÓW MOWY, FORMANTY, MODELOWANIE WYTWARZANIA DŹWIĘKÓW MOWY. mgr inż. Kuba Łopatka PLAN WYKŁADU 1. Teoria wytwarzania dźwięków mowy Ogólna teoria wytwarzania dźwięków mowy Ton krtaniowy

Bardziej szczegółowo

AKUSTYKA MOWY. Podstawy rozpoznawania mowy część I

AKUSTYKA MOWY. Podstawy rozpoznawania mowy część I AKUSTYKA MOWY Podstawy rozpoznawania mowy część I PLAN WYKŁADU Część I Podstawowe pojęcia z dziedziny rozpoznawania mowy Algorytmy, parametry i podejścia do rozpoznawania mowy Przykłady istniejących bibliotek

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Językoznawstwa

Wstęp do Językoznawstwa Wstęp do Językoznawstwa Prof. Nicole Nau UAM, IJ, Językoznawstwo Komputerowe Piąte zajęcie 03.11.2015 Dzisiaj: Krótkie prowadzenie do fonetyki Jak powstają głoski? Jak klasyfikujemy i opisujemy głoski?

Bardziej szczegółowo

4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych...

4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych... Spis treści 1 Wstęp 11 1.1 Do kogo adresowana jest ta książka... 12 1.2 Historia badań nad mową i językiem... 12 1.3 Obecne główne trendy badań... 16 1.4 Opis zawartości rozdziałów... 18 2 Wyzwania i możliwe

Bardziej szczegółowo

Automatyczne rozpoznawanie mowy. Autor: mgr inż. Piotr Bratoszewski

Automatyczne rozpoznawanie mowy. Autor: mgr inż. Piotr Bratoszewski Automatyczne rozpoznawanie mowy Autor: mgr inż. Piotr Bratoszewski Rys historyczny 1930-1950 pierwsze systemy Automatycznego rozpoznawania mowy (ang. Automatic Speech Recognition ASR), metody holistyczne;

Bardziej szczegółowo

Akustyka mowy wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

Akustyka mowy wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Akustyka mowy wprowadzenie Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Kontakt Katedra Systemów Multimedialnych Wydział ETI dr inż. Piotr M. Suchomski, pok. EA 730 e-mail: pietka@sound.eti.pg.gda.pl tel. 23-01

Bardziej szczegółowo

Komputerowe przetwarzanie sygnału mowy

Komputerowe przetwarzanie sygnału mowy Komputerowe przetwarzanie sygnału mowy Prof dr hab inż Bożena Kostek Katedra Systemów Multimedialnych Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska Komputerowe przetwarzanie sygnału

Bardziej szczegółowo

Automatyczne rozpoznawanie mowy - wybrane zagadnienia / Ryszard Makowski. Wrocław, Spis treści

Automatyczne rozpoznawanie mowy - wybrane zagadnienia / Ryszard Makowski. Wrocław, Spis treści Automatyczne rozpoznawanie mowy - wybrane zagadnienia / Ryszard Makowski. Wrocław, 2011 Spis treści Przedmowa 11 Rozdział 1. WPROWADZENIE 13 1.1. Czym jest automatyczne rozpoznawanie mowy 13 1.2. Poziomy

Bardziej szczegółowo

Omówienie różnych metod rozpoznawania mowy

Omówienie różnych metod rozpoznawania mowy Omówienie różnych metod rozpoznawania mowy Na podstawie artykułu: Comparative study of automatic speech recognition techniques Beniamin Sawicki Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Inżynieria Akustyczna

Bardziej szczegółowo

Podstawy automatycznego rozpoznawania mowy. Autor: mgr inż. Piotr Bratoszewski

Podstawy automatycznego rozpoznawania mowy. Autor: mgr inż. Piotr Bratoszewski Podstawy automatycznego rozpoznawania mowy Autor: mgr inż. Piotr Bratoszewski Rys historyczny 1930-1950 pierwsze systemy Automatycznego rozpoznawania mowy (ang. Automatic Speech Recognition ASR), metody

Bardziej szczegółowo

Transkrypcja fonetyczna i synteza mowy. Jolanta Bachan

Transkrypcja fonetyczna i synteza mowy. Jolanta Bachan Transkrypcja fonetyczna i synteza mowy Jolanta Bachan IPA Międzynarodowy alfabet fonetyczny, MAF (ang. International Phonetic Alphabet, IPA) alfabet fonetyczny, system transkrypcji fonetycznej przyjęty

Bardziej szczegółowo

FONETYKA. Co to jest fonetyka? Język polski Klasa III Gim

FONETYKA. Co to jest fonetyka? Język polski Klasa III Gim FONETYKA Język polski Klasa III Gim Co to jest fonetyka? Fonetyka Fonetyka (z gr. phonetikos) to dział nauki o języku badający i opisujący cechy dźwięków mowy, czyli głosek. Zajmuje się ona procesami powstawania

Bardziej szczegółowo

PARAMETRYZACJA SYGNAŁU MOWY. PERCEPTUALNE SKALE CZĘSTOTLIWOŚCI.

PARAMETRYZACJA SYGNAŁU MOWY. PERCEPTUALNE SKALE CZĘSTOTLIWOŚCI. 1 PARAMETRYZACJA SYGNAŁU MOWY. PERCEPTUALNE SKALE CZĘSTOTLIWOŚCI. mgr inż. Kuba Łopatka Katedra Systemów Multimedialnych p. 628, tel. 348-6332 PLAN WYKŁADU 1. Potrzeba i istota parametryzacji 2. Klasyfikacja

Bardziej szczegółowo

Rozpoznawanie i synteza mowy w systemach multimedialnych. Analiza i synteza mowy - wprowadzenie. Spektrogram wyrażenia: computer speech

Rozpoznawanie i synteza mowy w systemach multimedialnych. Analiza i synteza mowy - wprowadzenie. Spektrogram wyrażenia: computer speech Slajd 1 Analiza i synteza mowy - wprowadzenie Spektrogram wyrażenia: computer speech Slide 1 Slajd 2 Analiza i synteza mowy - wprowadzenie Slide 2 Slajd 3 Analiza i synteza mowy - wprowadzenie Slide 3

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU i klasyfikacja sygnału audio dr inż. Jacek Naruniec Sygnał mowy mózg (układ sterujący) głośnia (źródło dźwięku) rezonator akustyczny (filtr) sygnał mowy 2 Sygnał mowy

Bardziej szczegółowo

Korpusy mowy i narzędzia do ich przetwarzania

Korpusy mowy i narzędzia do ich przetwarzania Korpusy mowy i narzędzia do ich przetwarzania Danijel Korzinek, Krzysztof Marasek Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Katedra Multimediów kmarasek@pjwstk.edu.pl danijel@pjwstk.edu.pl 2015-05-18

Bardziej szczegółowo

Analiza sygnału mowy pod kątem rozpoznania mówcy chorego. Anna Kosiek, Dominik Fert

Analiza sygnału mowy pod kątem rozpoznania mówcy chorego. Anna Kosiek, Dominik Fert Analiza sygnału mowy pod kątem rozpoznania mówcy chorego Anna Kosiek, Dominik Fert Wstęp: Analiza sygnału akustycznego była wykorzystywana w medycynie jeszcze przed wykorzystaniem jej w technice. Sygnał

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jacek Naruniec

dr inż. Jacek Naruniec dr inż. Jacek Naruniec Przetwarzanie wstępne Wyznaczenie obszarów zainteresowania Ekstrakcja cech - dźwięk Klasyfikacja detekcja mowy okno analizy spektrogram filtr preemfazy wokodery (formantów, kanałowe,

Bardziej szczegółowo

1.Klasyfikacja głosek języka polskiego. 2.Układ narządów artykulacyjnych przy wymowie wybranych głosek.

1.Klasyfikacja głosek języka polskiego. 2.Układ narządów artykulacyjnych przy wymowie wybranych głosek. ZAPRASZAM ZAPRASZAM 1.Klasyfikacja głosek języka polskiego. 2.Układ narządów artykulacyjnych przy wymowie wybranych głosek. 1. Głoski języka polskiego możemy podzielić na dwie podstawowe grupy: - Samogłoski

Bardziej szczegółowo

Synteza mowy (TTS) Rozpoznawanie mowy (ARM) Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) Jolanta Bachan

Synteza mowy (TTS) Rozpoznawanie mowy (ARM) Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) Jolanta Bachan Synteza mowy (TTS) Rozpoznawanie mowy (ARM) Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) Jolanta Bachan Synteza mowy System przetwarzania tekstu pisanego na mowę Text-to-Speech (TTS) TTS powinien być w stanie przeczytać

Bardziej szczegółowo

KATEDRA SYSTEMÓW MULTIMEDIALNYCH. Inteligentne systemy decyzyjne. Ćwiczenie nr 12:

KATEDRA SYSTEMÓW MULTIMEDIALNYCH. Inteligentne systemy decyzyjne. Ćwiczenie nr 12: KATEDRA SYSTEMÓW MULTIMEDIALNYCH Inteligentne systemy decyzyjne Ćwiczenie nr 12: Rozpoznawanie mowy z wykorzystaniem ukrytych modeli Markowa i pakietu HTK Opracowanie: mgr inż. Kuba Łopatka 1. Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

CHARAKTERYSTYKA WAD WYMOWY

CHARAKTERYSTYKA WAD WYMOWY CHARAKTERYSTYKA WAD WYMOWY Czynniki wywołujące zaburzenia mowy są różne. Dzieli się je na endogenne (wewnątrzpochodne) i egzogenne (zewnątrzpochodne). Bez względu na wiek pojawienia się, wszystkie zaburzenia

Bardziej szczegółowo

Semantyczne kodowanie mowy przy bardzo małych prędkościach transmisji.

Semantyczne kodowanie mowy przy bardzo małych prędkościach transmisji. POLITECHNIKA POZNAŃSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI I TELEKOMUNIKACJI KATEDRA TELEKOMUNIKACJI MULTIMEDIALNEJ I MIKROELEKTRONIKI Semantyczne kodowanie mowy przy bardzo małych prędkościach transmisji. Damian Modrzyk

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU i klasyfikacja sygnału audio dr inż. Jacek Naruniec Sygnał mowy mózg (układ sterujący) głośnia (źródło dźwięku) rezonator akustyczny (filtr) sygnał mowy 2 Sygnał mowy

Bardziej szczegółowo

System do sterowania ruchem kamery przemysłowej za pomocą komend głosowych

System do sterowania ruchem kamery przemysłowej za pomocą komend głosowych System do sterowania ruchem kamery przemysłowej za pomocą komend głosowych Dariusz Krala 1 1 Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek Informatyka, Rok V {dariusz.krala}@gmail.com Streszczenie

Bardziej szczegółowo

Technologie Mowy Bartosz Ziółko

Technologie Mowy Bartosz Ziółko www.dsp.agh.edu.pl http://rozpoznawaniemowy.blogspot.com/ Technologie Mowy Bartosz Ziółko 1 Technologie Mowy 2 Technologie Mowy 3 Technologie Mowy 4 Dane kontaktowe Dr inż. Jakub Gałka C2/419 Telefon 50-68

Bardziej szczegółowo

Metoda weryfikacji mówcy na podstawie nieuzgodnionej wypowiedzi

Metoda weryfikacji mówcy na podstawie nieuzgodnionej wypowiedzi BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR, 005 Metoda weryfikacji mówcy na podstawie nieuzgodnionej wypowiedzi Leszek GRAD Zakład Automatyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Kaliskiego,

Bardziej szczegółowo

BIOMETRIA WYKŁAD 6 CECHY BIOMETRYCZNE: GŁOS

BIOMETRIA WYKŁAD 6 CECHY BIOMETRYCZNE: GŁOS BIOMETRIA WYKŁAD 6 CECHY BIOMETRYCZNE: GŁOS Wykorzystanie mowy w technologii Automatyczne rozpoznawanie mowy Synteza mowy Rozpoznawania mówcy Rozpoznawanie emocji Generowanie emocji Synteza z ruchem ust

Bardziej szczegółowo

Opis akustyczny samogłosek Wprowadzenie

Opis akustyczny samogłosek Wprowadzenie Opis akustyczny samogłosek Wprowadzenie 1. Badania akustyczne w fonetyce Współczesna fonetyka czyli dziedzina zajmująca się badaniem dźwięków mowy w dużym stopniu oparta jest na badaniach akustycznych.

Bardziej szczegółowo

Opisy efektów kształcenia dla modułu

Opisy efektów kształcenia dla modułu Karta modułu - Technologia mowy 1 / 5 Nazwa modułu: Technologia mowy Rocznik: 2012/2013 Kod: RIA-1-504-s Punkty ECTS: 7 Wydział: Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Poziom studiów: Studia I stopnia Specjalność:

Bardziej szczegółowo

PROGRAM TERAPII LOGOPEDYCZNEJ W PUBLICZNEJ SZKOLE PODSTAWOWEJ

PROGRAM TERAPII LOGOPEDYCZNEJ W PUBLICZNEJ SZKOLE PODSTAWOWEJ PROGRAM TERAPII LOGOPEDYCZNEJ W PUBLICZNEJ SZKOLE PODSTAWOWEJ W KRZAKACH Cele ogólne planu pracy: artykulacji oraz ich koordynacji); nie umiejętności poprawnej artykulacji wszystkich głosek; Cele szczegółowe:

Bardziej szczegółowo

Głos. Proces generacji dźwięku płuca, fałdy głosowe, kanał głosowy rezonatory i artykulatory. Ton krtaniowy Częstotliwości formantowe dla mowy

Głos. Proces generacji dźwięku płuca, fałdy głosowe, kanał głosowy rezonatory i artykulatory. Ton krtaniowy Częstotliwości formantowe dla mowy Percepcja śpiewu I. Wstęp II. Akustyka głosu III. Aspekt rezonacyjny A. Śpiewanie w wysokich rejestrach 1. Częstotliwości formantowe 2. Natężenie dźwięku i maskowanie 3. Zrozumiałość samogłosek B. Bas,

Bardziej szczegółowo

międzyzębowy charakteryzuje się tym, że w trakcie realizacji głosek ciszących, syczących lub szumiących dziecko wsuwa język między zęby

międzyzębowy charakteryzuje się tym, że w trakcie realizacji głosek ciszących, syczących lub szumiących dziecko wsuwa język między zęby Wady wymowy Sygmatyzm to nieprawidłowa artykulacja głosek szumiących sz, ż, cz, dż, syczących s, z, c, dz lub ciszących ś, ź, ć, dź. Nieprawidłowość może dotyczyć jednego, dwóch lub wszystkich trzech szeregów

Bardziej szczegółowo

Inteligentne metody rozpoznawania dźwięku

Inteligentne metody rozpoznawania dźwięku Politechnika Łódzka Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Kierunek Informatyka Praca magisterska Inteligentne metody rozpoznawania dźwięku Stanisław Kacprzak Promotor: prof. dr

Bardziej szczegółowo

ROZPOZNAWANIE GRANIC SŁOWA W SYSTEMIE AUTOMATYCZNEGO ROZPOZNAWANIA IZOLOWANYCH SŁÓW

ROZPOZNAWANIE GRANIC SŁOWA W SYSTEMIE AUTOMATYCZNEGO ROZPOZNAWANIA IZOLOWANYCH SŁÓW ROZPOZNAWANIE GRANIC SŁOWA W SYSTEMIE AUTOMATYCZNEGO ROZPOZNAWANIA IZOLOWANYCH SŁÓW Maciej Piasecki, Szymon Zyśko Wydziałowy Zakład Informatyki Politechnika Wrocławska Wybrzeże Stanisława Wyspiańskiego

Bardziej szczegółowo

dr inż. Artur Janicki pok. 414 Zakład Systemów Teletransmisyjnych Instytut Telekomunikacji PW

dr inż. Artur Janicki   pok. 414 Zakład Systemów Teletransmisyjnych Instytut Telekomunikacji PW dr inż. Artur Janicki email: A.Janicki@tele.pw.edu.pl, pok. 414 Zakład Systemów Teletransmisyjnych Instytut Telekomunikacji PW Kodowanie źródła podstawowe informacje Sygnał mowy informacje ogólne, jak

Bardziej szczegółowo

Lokalizacja Oprogramowania

Lokalizacja Oprogramowania mgr inż. Anton Smoliński anton.smolinski@zut.edu.pl Lokalizacja Oprogramowania 16/12/2016 Wykład 6 Internacjonalizacja, Testowanie, Tłumaczenie Maszynowe Agenda Internacjonalizacja Testowanie lokalizacji

Bardziej szczegółowo

Segmentacja akustycznej bazy językowej na potrzeby realizacji korpusowej syntezy mowy w systemie Festival

Segmentacja akustycznej bazy językowej na potrzeby realizacji korpusowej syntezy mowy w systemie Festival Katedra Multimediów Michał Wójtowski Nr albumu s1773 Segmentacja akustycznej bazy językowej na potrzeby realizacji korpusowej syntezy mowy w systemie Festival Praca magisterska napisana pod kierunkiem

Bardziej szczegółowo

NAJCZĘŚCIEJ WYSTĘPUJĄCE WADY WYMOWY oraz ZABURZENIA ROZWOJU MOWY U DZIECI

NAJCZĘŚCIEJ WYSTĘPUJĄCE WADY WYMOWY oraz ZABURZENIA ROZWOJU MOWY U DZIECI NAJCZĘŚCIEJ WYSTĘPUJĄCE WADY WYMOWY oraz ZABURZENIA ROZWOJU MOWY U DZIECI DYSLALIE Najczęściej spotykane wady wymowy u dzieci to zaburzenia artykulacji, czyli nieprawidłowe, odbiegające od normy przyjętej

Bardziej szczegółowo

NeuroVoice. Synteza i analiza mowy. Paweł Mrówka

NeuroVoice. Synteza i analiza mowy. Paweł Mrówka NeuroVoice Synteza i analiza mowy Paweł Mrówka pawel.mrowka@neurosoft.pl Plan prezentacji Synteza mowy - SynTalk Wprowadzenie do syntezy konkatenacyjnej Zastosowanie analizy językowej tekstu MoŜliwości

Bardziej szczegółowo

dr hab. inż. Artur Janicki pok. 407 Zakład Cyberbezpieczeństwa Instytut Telekomunikacji PW

dr hab. inż. Artur Janicki   pok. 407 Zakład Cyberbezpieczeństwa Instytut Telekomunikacji PW dr hab. inż. Artur Janicki email: A.Janicki@tele.pw.edu.pl, pok. 407 Zakład Cyberbezpieczeństwa Instytut Telekomunikacji PW Kodowanie źródła podstawowe informacje Sygnał mowy informacje ogólne, jak powstaje

Bardziej szczegółowo

Czy komputery potrafią mówić? Innowacyjne aplikacje wykorzystujące przetwarzanie dźwięku i mowy. Plan prezentacji.

Czy komputery potrafią mówić? Innowacyjne aplikacje wykorzystujące przetwarzanie dźwięku i mowy. Plan prezentacji. Czy komputery potrafią mówić? Innowacyjne aplikacje wykorzystujące przetwarzanie dźwięku i mowy Wydział Informatyki PB, Katedra Mediów Cyfrowych i Grafiki Komputerowej dr inż. Paweł Tadejko, p.tadejko@pb.edu.pl

Bardziej szczegółowo

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Realizowany w roku akademickim 2016/2017

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Realizowany w roku akademickim 2016/2017 Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2015-2017 Realizowany w roku akademickim 2016/2017 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu

Bardziej szczegółowo

Title: Praktyczny kurs wymowy angielskiej dla Polaków. Author: Andrzej Porzuczek, Arkadiusz Rojczyk, Janusz Arabski

Title: Praktyczny kurs wymowy angielskiej dla Polaków. Author: Andrzej Porzuczek, Arkadiusz Rojczyk, Janusz Arabski Title: Praktyczny kurs wymowy angielskiej dla Polaków Author: Andrzej Porzuczek, Arkadiusz Rojczyk, Janusz Arabski Citation style: Porzuczek Andrzej, Rojczyk Arkadiusz, Arabski Janusz. (2013). Praktyczny

Bardziej szczegółowo

Biometryczna Identyfikacja Tożsamości

Biometryczna Identyfikacja Tożsamości c Adam Czajka, IAiIS PW, wersja: 6 grudnia 2015, 1/39 Adam Czajka Wykład na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej Semestr zimowy 2015/16 c Adam Czajka, IAiIS PW, wersja:

Bardziej szczegółowo

Justyna Gogol Adelina Horoń

Justyna Gogol Adelina Horoń Justyna Gogol Adelina Horoń Nie jest jednorazowa, kształtuje się przez wielokrotny kontakt z badanym. Cele: Potwierdzenie/wykluczenie zjawisk logopedycznych (zaburzeń) Przewidywanie ewentualnych tendencji

Bardziej szczegółowo

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Kompresja sygnałów multimedialnych sygnały multimedialne jedne z najważniejszych typów sygnałow cyfrowych;

Bardziej szczegółowo

Z tego rozdziału dowiesz się:

Z tego rozdziału dowiesz się: Rozdział 2 Jak powstaje głos? Z tego rozdziału dowiesz się: które partie ciała biorą udział w tworzeniu głosu, jak przebiega proces wzbudzania dźwięku w krtani, w jaki sposób dźwięk staje się głoską, na

Bardziej szczegółowo

Wykład VI. Dźwięk cyfrowy. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2014 Janusz Słupik

Wykład VI. Dźwięk cyfrowy. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2014 Janusz Słupik Wykład VI Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2014 c Copyright 2014 Janusz Słupik Kompresja dźwięku Kompresja dźwięku bezstratna podczas odtwarzania otrzymujemy wierne odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

TWORZENIE MODELU AKUSTYCZNEGO NA POTRZEBY WERYFIKACJI MÓWCY PRZY UŻYCIU UKRYTYCH MODELI MARKOWA

TWORZENIE MODELU AKUSTYCZNEGO NA POTRZEBY WERYFIKACJI MÓWCY PRZY UŻYCIU UKRYTYCH MODELI MARKOWA MODELOWANIE INŻYNIERSKIE ISSN 1896-771X 40, s. 249-256, Gliwice 2010 TWORZENIE MODELU AKUSTYCZNEGO NA POTRZEBY WERYFIKACJI MÓWCY PRZY UŻYCIU UKRYTYCH MODELI MARKOWA IWONA WANAT MAREK IWANIEC Katedra Automatyzacji

Bardziej szczegółowo

KLASA VII. (Ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania ocen niższych pozytywnych).

KLASA VII. (Ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania ocen niższych pozytywnych). KLASA VII Uczniów obowiązują wiadomości i umiejętności nabyte w klasach IV - VI. (Ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania ocen niższych pozytywnych). OCENA CELUJĄCA Otrzymuje ją

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Sieci komputerowe Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Bardziej szczegółowo

Biometryczna Identyfikacja Tożsamości

Biometryczna Identyfikacja Tożsamości Biometryczna Identyfikacja Tożsamości Wykład 9: Rozpoznawanie mówiącego Adam Czajka Wykład na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej Semestr letni 2015 c Adam Czajka, IAiIS

Bardziej szczegółowo

Rozwój mowy dziecka OKRES ZDANIA - OD 2 DO 3 ROKU ŻYCIA.

Rozwój mowy dziecka OKRES ZDANIA - OD 2 DO 3 ROKU ŻYCIA. Rozwój mowy dziecka OKRES ZDANIA - OD 2 DO 3 ROKU ŻYCIA. Między 2 a 3 rokiem życia następuje rozkwit mowy dziecka. Dziecko zaczyna budować zdania, początkowo są to zdania proste, które są złożone z dwóch,

Bardziej szczegółowo

kształcenie świadomości fonologicznej u dzieci 6-letnich; podnoszenie sprawności artykulacyjnej;

kształcenie świadomości fonologicznej u dzieci 6-letnich; podnoszenie sprawności artykulacyjnej; I. Wstęp Jednym z podstawowych zadań oddziaływania dydaktycznego wobec uczniów klasy 0 jest przygotowanie ich do opanowania umiejętności czytania i pisania. Istota tych procesów związana jest z przetwarzaniem

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE TECHNIKI ANALIZY INFORMACJI ZAWARTEJ W SYGNAŁACH AKUSTYCZNYCH MASZYN ELEKTRYCZNYCH DLA CELÓW DIAGNOSTYKI STANÓW PRZEDAWARYJNYCH

KOMPUTEROWE TECHNIKI ANALIZY INFORMACJI ZAWARTEJ W SYGNAŁACH AKUSTYCZNYCH MASZYN ELEKTRYCZNYCH DLA CELÓW DIAGNOSTYKI STANÓW PRZEDAWARYJNYCH 1. Praca Adam Głowacz z roku 2013 str. 1-4 2. Praca Witold Głowacz z roku 2017 str. 1-4 AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Zał. nr do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Analiza sygnałów Nazwa w języku angielskim Signal analysis Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka stosowana

Bardziej szczegółowo

SŁOWNIK LOGOPEDYCZNY

SŁOWNIK LOGOPEDYCZNY SŁOWNIK LOGOPEDYCZNY artykulacja: określone zjawiska fonetyczne dzięki którym wymawiane dźwięki stają się głoskami; o ostatecznym kształcie i jakości głosek decyduje układ narządów mowy względem siebie.

Bardziej szczegółowo

I. Wstęp II. Niemiecka wymowa ortofoniczna III. Narządy mowy i ich czynności IV. Spółgłoski wprowadzenie ogólne V. Spółgłoski niemieckie

I. Wstęp II. Niemiecka wymowa ortofoniczna III. Narządy mowy i ich czynności IV. Spółgłoski wprowadzenie ogólne V. Spółgłoski niemieckie Spis treści I. Wstęp... 11 1. Znaczenie poprawnej wymowy... 11 2. Rola fonetyki w nauczaniu poprawnej wymowy...... 13 3. Fonetyka a fonologia.... 15 4. Wymowaapismo... 17 5. Wpływ języka ojczystego na

Bardziej szczegółowo

Program Logopedia. - opis szczegółowy. Szereg ciszący.

Program Logopedia. - opis szczegółowy. Szereg ciszący. Program Logopedia - opis szczegółowy Pakiet LOGOPEDIA daje możliwość ciągłego monitorowania terapii, pozwala na bieżącą analizę stopnia zaburzenia płynności mowy i zindywidualizowanie procesu terapeutycznego.

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i optymalizacja generatora cech dla systemu rozpoznawania mówcy

Modelowanie i optymalizacja generatora cech dla systemu rozpoznawania mówcy Bi u l e t y n WAT Vo l. LXI, Nr 4, 2012 Modelowanie i optymalizacja generatora cech dla systemu rozpoznawania mówcy Ewelina Majda, Andrzej P. Dobrowolski, Bogusław L. Smólski Wojskowa Akademia Techniczna,

Bardziej szczegółowo

KĄCIK LOGOPEDYCZNY. Praktyczny przewodnik logopedyczny, czyli co trzeba wiedzieć o diagnozie i terapii logopedycznej.

KĄCIK LOGOPEDYCZNY. Praktyczny przewodnik logopedyczny, czyli co trzeba wiedzieć o diagnozie i terapii logopedycznej. KĄCIK LOGOPEDYCZNY Należy do dobrego wychowania dzieci ażeby dobrze wykształcić narzędzie mowy, ażeby dzieci nauczyć każde słowo doskonale, wyraźnie i często wymawiać. I to będzie pierwsza nauka, którą

Bardziej szczegółowo

Dźwięk dźwiękowi nierówny, czyli o tym jak brzmi XXI wiek

Dźwięk dźwiękowi nierówny, czyli o tym jak brzmi XXI wiek IX Studenckie Spotkania Analityczne 13-14.03.2008 Dźwięk dźwiękowi nierówny, czyli o tym jak brzmi XXI wiek Justyna Słomka Plan 1. Co to jest dźwięk? 2. Pojęcie syntezy dźwięku 3. Cel syntezowania dźwięków

Bardziej szczegółowo

Rozpoznawanie mowy dla języków semickich. HMM - HTK, CMU SPHINX-4, Simon

Rozpoznawanie mowy dla języków semickich. HMM - HTK, CMU SPHINX-4, Simon Rozpoznawanie mowy dla języków semickich HMM - HTK, CMU SPHINX-4, Simon Charakterystyka języków semickich Przykłady: arabski, hebrajski, amharski, tigrinia, maltański (280 mln użytkowników). Budowa spółgłoskowo

Bardziej szczegółowo

Przygotowanie bazy difonów języka polskiego dla realizacji syntezy mowy w systemie MBROLA

Przygotowanie bazy difonów języka polskiego dla realizacji syntezy mowy w systemie MBROLA Przygotowanie bazy difonów języka polskiego dla realizacji syntezy mowy w systemie MBROLA 1 Przygotowanie bazy difonów języka polskiego dla realizacji syntezy mowy w systemie MBROLA MBROLA.Creating the

Bardziej szczegółowo

Informator logopedyczny dla nauczycieli

Informator logopedyczny dla nauczycieli Informator logopedyczny dla nauczycieli Należy do dobrego wychowania dzieci, ażeby dobrze wykształcić narzędzie mowy, ażeby dzieci nauczyć każde słowo doskonale, wyraźnie i często wymawiać. I to będzie

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie MRROC++ do budowy układu sterowania robotem zdolnym do werbalnej komunikacji z człowiekiem

Zastosowanie MRROC++ do budowy układu sterowania robotem zdolnym do werbalnej komunikacji z człowiekiem Zastosowanie MRROC++ do budowy układu sterowania robotem zdolnym do werbalnej komunikacji z człowiekiem Włodzimierz Kasprzak 1, Cezary Zieliński 1, Artur Janicki 2, Maciej Staniak 1 Streszczenie W artykule

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie współczynników HFCC jako cech sygnału mowy w automatycznej detekcji wad wymowy

Zastosowanie współczynników HFCC jako cech sygnału mowy w automatycznej detekcji wad wymowy Tomasz ZIELIŃSKI ), Paweł GAJDA ), Marcin STACHURA ) Robert WIELGAT 2), Daniel KRÓL 2), Tomasz WOŹNIAK 3), Stanisław GRABIAS 3) ) AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA, KATEDRA METROLOGII 2) PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO W KLASIE IV w Szkole Podstawowej nr 42 z Oddziałami Integracyjnymi w roku szkolnym 2018/2019

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO W KLASIE IV w Szkole Podstawowej nr 42 z Oddziałami Integracyjnymi w roku szkolnym 2018/2019 WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO W KLASIE IV w Szkole Podstawowej nr 42 z Oddziałami Integracyjnymi w roku szkolnym 2018/2019 Opracowano na podstawie: realizowanego w szkole programu nauczania języka

Bardziej szczegółowo

Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych

Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Przygotowanie bazy difonów języka polskiego dla realizacji syntezy mowy w systemie MBROLA Krzysztof Szklanny Praca magisterska napisana pod kierunkiem

Bardziej szczegółowo

HARMONOGRAM ORAZ INSTRUKCJE DWICZEO

HARMONOGRAM ORAZ INSTRUKCJE DWICZEO HARMONOGRAM ORAZ INSTRUKCJE DWICZEO O p ra c o wa n ie: dr inż. J er zy Sa w icki S z c z ec in 2008 WYKAZ DWICZEO LABORATORYJNYCH ORAZ HARMONOGRAM ZAJĘD TEMATY DWICZEO LABORATORYJNYCH (w nawiasach symboliczne

Bardziej szczegółowo

Praktyczny przewodnik logopedyczny, czyli co trzeba wiedzieć o diagnozie i terapii logopedycznej.

Praktyczny przewodnik logopedyczny, czyli co trzeba wiedzieć o diagnozie i terapii logopedycznej. Praktyczny przewodnik logopedyczny, czyli co trzeba wiedzieć o diagnozie i terapii logopedycznej. 1. Kto to jest logopeda? Logopeda jest specjalistą, który może: Nauczyć Twoje dziecko prawidłowo wymawiać

Bardziej szczegółowo

Wymagania na poszczególne oceny z języka polskiego w klasie IV

Wymagania na poszczególne oceny z języka polskiego w klasie IV Wymagania na poszczególne oceny z języka polskiego w klasie IV OCENA CELUJACY BARDZO DOBRY WYMAGANIA - Twórcze oraz samodzielne rozwijanie własnych uzdolnień i zainteresowań. - Bezbłędne wypowiedzi ustne

Bardziej szczegółowo

Język polski wymagania edukacyjne klasa IV

Język polski wymagania edukacyjne klasa IV Kryteria zostały opracowane na podstawie programu nauczania Teraz polski wyd. Nowa Era Język polski wymagania edukacyjne klasa IV Ocenę niedostateczną otrzymuje uczeń, który: - nie opanował umiejętności

Bardziej szczegółowo

PRACA DYPLOMOWA Inżynierska

PRACA DYPLOMOWA Inżynierska AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Katedra Elektroniki PRACA DYPLOMOWA Inżynierska Konkatenacyjny syntezator mowy

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie automatycznego rozpoznawania mówców w kryminalistyce

Zastosowanie automatycznego rozpoznawania mówców w kryminalistyce III. TECHNIKA, TECHNOLOGIA I BEZPIECZEŃSTWO INFORMATYCZNE 133 Waldemar Maciejko Zastosowanie automatycznego rozpoznawania mówców w kryminalistyce Wprowadzenie Rozpoznawanie przez człowieka znanych mu osób

Bardziej szczegółowo

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki KATEDRA ELEKTRONIKI PRACA MAGISTERSKA WOJCIECH PIOTR KOZŁOWSKI AUTOMATYCZNE

Bardziej szczegółowo

Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej

Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej Plan Definicja częstotliwości podstawowej Wybór ramki sygnału do analizy Błędy oktawowe i dokładnej estymacji Metody detekcji częstotliwości podstawowej czasowe

Bardziej szczegółowo

HLT_12 Warszawa. Lingwistyka matematyczna w Katedrze Elektroniki AGH

HLT_12 Warszawa. Lingwistyka matematyczna w Katedrze Elektroniki AGH HLT_12 Warszawa Lingwistyka matematyczna w Katedrze Elektroniki AGH 1 Lingwistyka jaka jest każdy widzi Lingwistyka matematyczna: - identyfikacja rozmówcy - przetwarzanie języka naturalnego - przetwarzanie

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja funkcji kosztu w korpusowej syntezie mowy polskiej

Optymalizacja funkcji kosztu w korpusowej syntezie mowy polskiej Optymalizacja funkcji kosztu w korpusowej syntezie mowy polskiej Krzysztof Szklanny Rozprawa doktorska Opiekun naukowy: Dr hab. Krzysztof Marasek Warszawa, wrzesień 2009 Mojej Mamie i Mojemu świętej pamięci

Bardziej szczegółowo

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Technika obrazu 24 W.3. Normalizacja w zakresie obrazu cyfrowego

Bardziej szczegółowo

dr med. Ewa Kazanecka Podstawy Foniatrii Katedra Audiologii i Foniatrii Uniwersytet Muzyczny Fryderyka Chopina w Warszawie

dr med. Ewa Kazanecka Podstawy Foniatrii Katedra Audiologii i Foniatrii Uniwersytet Muzyczny Fryderyka Chopina w Warszawie dr med. Ewa Kazanecka Podstawy Foniatrii Katedra Audiologii i Foniatrii Uniwersytet Muzyczny Fryderyka Chopina w Warszawie Foniatria dziedzina medycyny (wywodząca się z laryngologii) zajmująca się procesem

Bardziej szczegółowo

Profilaktyka logopedyczna w przedszkolu. Jolanta Hysz konsultant ds. informatyki i edukacji początkowej WODN w Skierniewicach

Profilaktyka logopedyczna w przedszkolu. Jolanta Hysz konsultant ds. informatyki i edukacji początkowej WODN w Skierniewicach Profilaktyka logopedyczna w przedszkolu Jolanta Hysz konsultant ds. informatyki i edukacji początkowej WODN w Skierniewicach Etapy rozwoju dziecka istotne ze względu na mowę Rozwój mowy dziecka rozpoczyna

Bardziej szczegółowo

Poznańskie Studia Polonistyczne Seria Językoznawcza t. 21 (41), z. 1 DOI: /pspsj

Poznańskie Studia Polonistyczne Seria Językoznawcza t. 21 (41), z. 1 DOI: /pspsj Poznańskie Studia Polonistyczne Seria Językoznawcza t. 21 (41), z. 1 DOI: 10.14746/pspsj.2014.21.1.15 Małgorzata Golanowska, Joanna Kwasiborska, Dorota Lipiec, Aleksandra Sienniak, Danuta Emiluta-Rozya,

Bardziej szczegółowo

Biometryczna Identyfikacja Tożsamości

Biometryczna Identyfikacja Tożsamości c Adam Czajka IAiIS PW 20 maja 2014 1/39 Adam Czajka Wykład na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej Semestr letni 2014 c Adam Czajka IAiIS PW 20 maja 2014 2/39 Rozpoznawanie

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW CYFROWYCH Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Programowanie aplikacji internetowych Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja funkcji kosztu w korpusowej syntezie mowy polskiej

Optymalizacja funkcji kosztu w korpusowej syntezie mowy polskiej Optymalizacja funkcji kosztu w korpusowej syntezie mowy polskiej Krzysztof Szklanny Rozprawa doktorska Opiekun naukowy: Dr hab. Krzysztof Marasek Warszawa, wrzesień 2009 Mojej Mamie i Mojemu świętej pamięci

Bardziej szczegółowo

ROZPOZNAWANIE SYGNAŁÓW FONICZNYCH

ROZPOZNAWANIE SYGNAŁÓW FONICZNYCH Przetwarzanie dźwięków i obrazów ROZPOZNAWANIE SYGNAŁÓW FONICZNYCH mgr inż. Kuba Łopatka, p. 628 klopatka@sound.eti.pg.gda.pl Plan wykładu 1. Wprowadzenie 2. Zasada rozpoznawania sygnałów 3. Parametryzacja

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE: znajomość języka angielskiego na poziomie B1 (na początku semestru 2) i B1+ (na początku semestru 3)

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE: znajomość języka angielskiego na poziomie B1 (na początku semestru 2) i B1+ (na początku semestru 3) KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Gramatyka opisowa 2. KIERUNEK: filologia, specjalność filologia angielska 3. POZIOM STUDIÓW: studia pierwszego stopnia 4. ROK/SEMESTR STUDIÓW: rok I, II/semestr 2,

Bardziej szczegółowo

Wstępne podsumowanie badań zaburzeń mowy u dzieci w wieku przedszkolnym z dysfunkcją fazy połykania i oddychania

Wstępne podsumowanie badań zaburzeń mowy u dzieci w wieku przedszkolnym z dysfunkcją fazy połykania i oddychania Izabela Malicka The International School of Kraków Przedszkole Bajkowa Kraina w Krakowie Wstępne podsumowanie badań zaburzeń mowy u dzieci w wieku przedszkolnym z dysfunkcją fazy połykania i oddychania

Bardziej szczegółowo

Wady wymowy u dzieci

Wady wymowy u dzieci Wady wymowy u dzieci Nie od dziś wiadomo, że dzieci bywają okrutne. W jakim sensie? Drwią z inności, wyśmiewają się z kolegów, gdy ci choć trochę od nich odstają. Jedną z takich cech, która naraża młodego

Bardziej szczegółowo

ZAAWANSOWANE ZAGADNIENIA ELEKTRONIKI

ZAAWANSOWANE ZAGADNIENIA ELEKTRONIKI ZAAWANSOWANE ZAGADNIENIA ELEKTRONIKI Rozpoznawanie mówców, fonoskopia dr inż. Stefan Brachmański pok.505 C-5 E-mail: stefan.brachmanski@pwr.wroc.pl Etapy rozpoznawanie mówcy Identyfikacja Weryfikacja Autentyzacja

Bardziej szczegółowo

SŁUCH FONEMATYCZNY. Opracowała: Ewa Pazdro, logopeda. W procesie komunikowania się istotną rolę, obok przekazywania informacji, odgrywa jej odbiór.

SŁUCH FONEMATYCZNY. Opracowała: Ewa Pazdro, logopeda. W procesie komunikowania się istotną rolę, obok przekazywania informacji, odgrywa jej odbiór. SŁUCH FONEMATYCZNY Opracowała: Ewa Pazdro, logopeda W procesie komunikowania się istotną rolę, obok przekazywania informacji, odgrywa jej odbiór. Percepcja mowy odbywa się dzięki funkcjonowaniu słuchu

Bardziej szczegółowo

OCENA CELUJĄCA OCENA BARDZO DOBRA. Kształcenie literackie i kulturowe.

OCENA CELUJĄCA OCENA BARDZO DOBRA. Kształcenie literackie i kulturowe. KLASA VII Uczniów obowiązują wiadomości i umiejętności nabyte w klasach IV i VI. (Ocenę wyższą otrzymuje uczeń, który spełnia wszystkie wymagania ocen niższych pozytywnych). OCENA CELUJĄCA Otrzymuje ją

Bardziej szczegółowo

SYNTEZA METODĄ MODELOWANIA FIZYCZNEGO

SYNTEZA METODĄ MODELOWANIA FIZYCZNEGO Elektroniczne instrumenty muzyczne SYNTEZA METODĄ MODELOWANIA FIZYCZNEGO Metoda falowodowa Wprowadzenie Dotychczasowe metody syntezy nie pozwalały na wierne naśladowanie fizycznych instrumentów. Sampling:

Bardziej szczegółowo

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Bardziej szczegółowo

System Korekty Tekstu Polskiego

System Korekty Tekstu Polskiego System Korekty Tekstu Polskiego Plan prezentacji Geneza problemu i cele pracy Opis algorytmu bezkontekstowego Opis algorytmów kontekstowych Wyniki testów Wersja algorytmu dla języka hiszpańskiego Wnioski

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI POLITECHNIKA WARSZAWSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY ENERGETYKI I LOTNICTWA MEL WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI NS 586 Dr inż. Franciszek Dul 15. WNIOSKOWANIE PROBABILISTYCZNE EWOLUCYJNE Wnioskowanie probabilistyczne

Bardziej szczegółowo